Polymarket加密货币投注者在巴黎奥运会上举办宴会

币界网Dipublikasikan tanggal 2024-07-30Terakhir diperbarui pada 2024-07-30

币界网报道:

随着一场盛大的开幕式,2024年巴黎奥运会正在进行中,数百万美元的加密货币赌注已经押在了广受欢迎的Polymarket上。

以至于这个去中心化的加密货币驱动平台现在有了“奥运会”类别。已经投入了120万美元用于预测哪个国家将赢得最多奖牌。

之后,投注者将投入110万美元,确定哪个国家将赢得最多的金牌。美国是最受欢迎的国家,有168711美元的资金投向了该国。

个人体育项目有多种投注方式,例如男子和女子篮球金牌获得者,结果分别为35.5万美元和10.1万美元。足球和几场游泳比赛紧随其后。

到目前为止,除了美国游泳运动员凯蒂·莱德基和西班牙网球运动员拉斐尔·纳达尔外,该网站上出现的个人运动员并不多。赌徒可以对每个人赢得的金牌数量下注。

最近,Polymarket的受欢迎程度激增。世界各地的人们都可以押注从政治和体育到知名人士在电视上的言论。该平台运行在两个主要的区块链上:以太坊和Polygon。

随着用户越来越多地押注美国总统大选的结果,本月的交易量飙升。

事实上,11月的选举已经成为一个热门话题,在平台上对候选人的押注甚至滑入了奥运会类别。它解释说:“这个市场取决于乔·拜登或唐纳德·特朗普是否会更快地走上楼梯登机,这是基于美国东部时间7月25日下午12:30之后每次登机的下一个视频记录。”。

截至今天,“楼梯奥运会”已投入约5500美元。好像事情再也不会变得更奇怪了。

由Ryan Ozawa编辑。

Bacaan Terkait

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

**Ringkasan:** **Prompt Sudah Ketinggalan Zaman, Loop adalah Paradigma Baru.** Menurut Huang Renxun (Jensen Huang), pendiri NVIDIA, tugas utama di era AI sekarang bukan lagi menulis perintah (prompt), tetapi **menulis dan mengelola loop (siklus).** **Apa itu Loop?** Loop adalah sistem di mana Anda mendefinisikan suatu tujuan, dan AI menjalankannya secara mandiri—memeriksa hasil, memperbaiki kesalahan, dan mengulangi proses tersebut hingga tugas selesai atau mencapai batas tertentu. Manusia beralih peran dari "pemberi perintah" menjadi **"perancang aturan" atau "arsitek sistem."** **Loop vs. Agent:** Agent adalah "pekerja" yang menjalankan tugas. Loop adalah **mekanisme pengelolaan** yang memungkinkan Agent bekerja terus-menerus tanpa pengawasan manusia. Agent dengan loop menjadi sistem yang dapat berjalan otomatis. **Contoh Penerapan:** Produk seperti Claude Code (dengan fitur /loop, /goal, /schedule) dan OpenAI Codex telah menerapkan konsep ini. Mereka membagi tugas kompleks ke beberapa Agent yang berjalan paralel di lingkungan terisolasi, dengan model terpisah untuk menulis kode dan memvalidasi hasil, memastikan objektivitas. **Bagaimana Memulai Loop?** 1. **Uji Kelayakan:** Pastikan tugas berulang, dapat divalidasi otomatis, dan anggaran token mencukupi. 2. **Mulai dari Loop Minimal:** Bangun sistem dengan pemicu otomatis, keterampilan (skill), file status (STATE.md), dan "gerbang" validasi (seperti pengujian). 3. **Pisahkan Pemeriksa dan Pelaksana:** Gunakan model atau Agent berbeda untuk menulis kode dan memeriksa/mengujinya. Ini kunci untuk kualitas. 4. **Hindari Jebakan Umum:** Tetapkan batas pengulangan dan token, simpan status, hindari tugas yang membutuhkan pertimbangan manusia, dan tetap tinjau perubahan kode (diff). 5. **Ukur Efektivitas:** Metrik utama adalah **biaya rata-rata per perubahan yang diterima.** **Evolusi Paradigma:** Perkembangan AI menunjukkan pergeseran berkelanjutan: 1. **Prompt Engineering** (2023-2024): Fokus pada cara menulis perintah. 2. **Context Engineering** (2024-2025): Fokus pada informasi dan latar belakang yang diberikan ke AI. 3. **Harness Engineering** (2025-2026): Fokus pada lingkungan eksekusi dimana AI dapat menggunakan alat dan sumber daya. 4. **Loop Engineering** (sekarang): Fokus pada merancang sistem siklus otomatis yang berjalan mandiri. Konsep loop memiliki akar akademis, seperti dalam framework **ReAct** (Reasoning + Acting) yang dikembangkan oleh Yao Shunyu dkk., yang menggabungkan penalaran dan tindakan dalam sebuah siklus. **Catatan Penting:** Meskipun menjanjikan, teknologi ini masih awal. Perlu kehati-hatian terhadap biaya token dan kompleksitas. Seperti dikutip Andrej Karpathy, **"Anda dapat mengalihdayakan pemikiran Anda, tetapi Anda tidak dapat mengalihdayakan pemahaman Anda."** Pemahaman mendalam tentang masalah tetap berada di tangan manusia.

marsbit1j yang lalu

Huang Renxun: Prompt Sudah Usang, Loop adalah Paradigma Baru

marsbit1j yang lalu

GPT Merancang GPT

OpenAI akhirnya merilis chip pertamanya, Jalapeño. Meski banyak yang menganggapnya sebagai tantangan bagi Nvidia, inti dari langkah ini justru adalah pengakuan terbuka OpenAI bahwa mereka tidak puas hanya menjadi perusahaan model AI. Mereka ingin mengontrol seluruh proses produksi kecerdasan, dari model, chip, hingga pusat data dan energi. Perbedaan kemampuan model semakin menyempit, namun kesenjangan dalam komputasi justru melebar. Dalam era AI, satuan biaya terpenting bukan lagi harga server atau GPU, melainkan biaya produksi setiap Token. Sebagai penyedia layanan seperti ChatGPT dan API, OpenAI menghadapi kenyataan bahwa semakin sukses produk mereka, semakin besar "pajak inferensi" yang harus dibayarkan ke penyedia hardware eksternal. Jalapeño adalah upaya membangun "pabrik Token" sendiri untuk mengurangi ketergantungan ini. Yang menarik, siklus pengembangan chip Jalapeño hanya sembilan bulan, jauh lebih cepat dari standar industri. Kunci percepatan ini adalah pengetahuan OpenAI tentang beban kerja model nyata. Mereka bahkan menggunakan model AI mereka sendiri untuk mempercepat bagian proses desain dan optimasi chip. Ini menciptakan siklus umpan balik: model yang lebih baik membantu mendesain chip yang lebih baik, yang kemudian menurunkan biaya menjalankan model generasi berikutnya. Jalapeño difokuskan untuk inferensi, bukan pelatihan. Inferensi adalah pengeluaran tunai harian yang masif, terutama dengan berkembangnya Agent dan tugas-tugas rantai panjang. Dengan mengurangi "pajak inferensi" ini, OpenAI dapat meningkatkan margin keuntungan layanannya. Strategi OpenAI semakin mirip dengan Apple: membangun ekosistem tertutup yang terintegrasi, dari model (perangkat lunak intelijen), antarmuka seperti ChatGPT, hingga chip dan infrastruktur fisik. Mereka tidak ingin menjual "sekop" (seperti Nvidia), tetapi memiliki "tambang" dan menjual "kecerdasan" yang dihasilkannya. Pada akhirnya, artikel ini menyimpulkan bahwa aset terpenting di era AI sedang bergeser. Model akan terus berubah seperti "aliran traffic," tetapi infrastruktur produksi—chip, jaringan, pusat data, energi—akan menjadi "tanah" yang dikuasai oleh sedikit pemain. Dengan Jalapeño, OpenAI menyatakan ambisinya: tidak hanya menjadi perusahaan paling cerdas, tetapi mengontrol produksi kecerdasan itu sendiri.

marsbit1j yang lalu

GPT Merancang GPT

marsbit1j yang lalu

Trading

Spot
Futures
活动图片